每日论文速递 | NLP大佬们联合发文，倡导使用检索增强模型RA-LMs
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深度学习自然语言处理 分享 整理：pp
摘要：参数化语言模型（LMs）通过在大量网络数据上进行训练，展现出了显著的灵活性和能力。然而，它们仍然面临着诸如幻觉、难以适应新数据分布以及缺乏可验证性等实际挑战。在这篇立场论文中，我们主张将检索增强型LMs作为下一代LMs取代参数化LMs。通过在推理过程中结合大规模数据存储，检索增强型LMs可以更加可靠、适应性强，并且具有可归因性。尽管具有潜力，但检索增强型LMs由于几个障碍尚未被广泛采用：具体来说，当前的检索增强型LMs在超出知识密集型任务（如问答）的文本利用方面遇到困难，检索和LM组件之间的互动有限，缺乏用于扩展的基础设施。为了解决这些问题，我们提出了开发通用检索增强型LMs的路线图。这涉及重新考虑数据存储和检索器，探索具有改进的检索器-LM交互的流水线，并且在高效训练和推理的基础设施上进行重大投资。
https://arxiv.org/abs/2403.03187
Q1: 这篇论文试图解决什么问题？
A：这篇论文试图解决的问题是现有参数化语言模型（Parametric Language Models, LMs）在实际应用中面临的一系列挑战，包括幻觉（hallucinations）、难以适应新数据分布、缺乏可验证性、难以退出特定序列以及模型大小过大等问题。为了应对这些挑战，论文提倡使用检索增强型语言模型（Retrieval-Augmented Language Models, RA-LMs）作为下一代语言模型。通过在推理过程中结合大规模数据存储库，RA-LMs可以更可靠、适应性强和可归因。论文提出了一个发展通用检索增强型LMs的路线图，涉及对数据存储库和检索器的重新考虑、探索改进检索器与LM之间互动的管道，以及在高效训练和推理基础设施方面的重大投资。
Q2: 有哪些相关研究？
A：论文中提到了多项与检索增强型语言模型（Retrieval-Augmented Language Models, RA-LMs）相关的研究，这些研究涵盖了RA-LMs的不同方面，包括架构、训练方法、应用和数据存储库。以下是一些关键的相关研究：
DrQA (Chen et al., 2017): 将基于术语的信息检索（IR）系统与神经问答（QA）模型结合起来，用于回答知识密集型问题。
REALM (Guu et al., 2020): 通过联合预训练检索器和语言模型，探索了检索增强型LM的有机结合。
RAG (Lewis et al., 2020a): 提出了一种方法，通过在现有强大的参数化LMs（如GPT-3）之上补充集成检索，而无需额外训练。
RETRO (Borgeaud et al., 2022): 引入了一种新的注意力机制，用于在中间空间同时整合多个预编码的文本块。
kNN LM (Khandelwal et al., 2020): 通过输出插值直接检索连续的标记或短语，而不需要额外的训练。
NPM (Min et al., 2023b): 使用大型预训练语料库（如The Pile）作为数据存储库，展示了在更广泛的语言理解任务上的有效性。
SPALM (Yogatama et al., 2021) 和 Adaptive kNN (Drozdov et al., 2022): 这些工作探索了在不同的粒度级别上进行检索，例如在标记级别或短语级别。
GPT-3 (Black et al., 2022) 和 GPT-4 (OpenAI, 2023): 这些是大型参数化LMs的例子，它们在各种任务上展示了强大的性能。
Llama (Touvron et al., 2023a) 和 Llama 2 (Touvron et al., 2023b): 这些是公开发布的模型，它们在数万亿个标记上训练较少的参数，展示了在各种任务上的强大性能。
这些研究为RA-LMs的发展提供了基础，并展示了在不同领域和任务中应用RA-LMs的潜力。论文还强调了需要进一步的研究来克服RA-LMs的固有局限性，以便它们能够更广泛地被采用。
Q3: 论文如何解决这个问题？
A：论文提出了一个发展检索增强型语言模型（Retrieval-Augmented Language Models, RA-LMs）的路线图，以解决参数化语言模型（Parametric LMs）面临的挑战。这个路线图包括以下几个关键步骤：
- 重新考虑数据存储库和检索器（C1）：
- 超越语义和词汇相似性：重新定义输入查询和数据存储库中的文档之间的“相关性”，以在非知识密集型任务中取得成功。
- 改进数据存储库：研究如何构建和确保高质量、有效的数据存储库，以及如何平衡多个领域。
- 增强检索器和语言模型之间的互动（C2）：
- 新的架构设计：开发超越输入增强的更专业的、集成的架构，如输出插值或中间融合。
- 在预训练中整合检索：探索在预训练阶段就整合检索的方法，以提高模型对检索上下文的利用。
- 预训练后的进一步适应：研究如何在预训练后对RA-LMs进行适应性调整，以提高其在各种下游任务中的有效性。
- 高效的端到端训练：研究如何在不牺牲检索组件的情况下，联合优化检索器和语言模型。
- 构建更好的系统和基础设施以实现扩展和适应（C3）：
- 为大规模数据存储库开发可扩展的搜索：探索压缩和量化算法，以及更快的最近邻搜索算法。
- 标准化和开源发展：建立标准化的RA-LMs实现和评估基准，以支持各种架构和训练配置。
通过这些步骤，论文旨在推动RA-LMs的发展，使其能够更广泛地应用于各种任务和领域，同时克服现有参数化LMs的局限性。这需要跨学科的合作努力，包括硬件、系统、算法和语言模型应用的专家。
Q4: 论文做了哪些实验？
A：论文本身是一个立场性文件（position paper），它提出了一个关于检索增强型语言模型（RA-LMs）的发展路线图，而不是一个实验性研究。因此，它并没有报告具体的实验结果。相反，论文讨论了RA-LMs的潜在优势，并指出了当前RA-LMs在实际应用中面临的挑战。它还回顾了一些现有的相关工作，并基于这些工作提出了未来研究的方向。
论文的主要贡献在于提出了一个框架，用于指导未来的研究工作，以便开发出更可靠、适应性强和可归因的RA-LMs。这包括对数据存储库和检索器的重新考虑、改进检索器与语言模型之间的互动，以及为RA-LMs的高效训练和推理建立基础设施。这些建议旨在推动社区进一步探索RA-LMs，并解决它们在广泛采用方面所面临的障碍。
Q5: 有什么可以进一步探索的点？
A：论文提出了多个可以进一步探索的点，以推动检索增强型语言模型（RA-LMs）的发展和应用。以下是一些关键的研究方向：
重新定义相关性：探索如何超越传统的语义和词汇相似性，以更好地理解在各种任务中哪些文档是有帮助的。
改进数据存储库：研究如何构建和维护高质量、有效的数据存储库，以及如何在多个领域之间平衡。
新的架构设计：开发新的RA-LM架构，以实现更深层次的检索器与语言模型之间的互动，例如通过输出插值或中间融合。
检索器与语言模型的联合预训练：探索在预训练阶段整合检索的方法，以提高模型对检索上下文的利用。
预训练后的适应性调整：研究如何在预训练后对RA-LMs进行有效的适应性调整，以提高其在特定任务上的表现。
端到端训练的优化：研究如何更有效地联合优化检索器和语言模型，以减少检索错误并提高整体性能。
基础设施和系统开发：开发支持大规模数据存储库的搜索算法，以及提高RA-LMs训练和推理效率的硬件和软件工具。
标准化和开源：建立标准化的RA-LMs实现和评估基准，以促进社区的协作和共享。
跨学科合作：鼓励硬件、系统、算法和语言模型应用领域的专家合作，共同解决RA-LMs面临的挑战。
应用探索：在更广泛的任务和领域中测试RA-LMs的有效性，包括非知识密集型任务和多模态任务。
这些研究方向旨在解决RA-LMs在实际应用中的限制，并推动其在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用。
Q6: 总结一下论文的主要内容？
A：这篇论文提出了检索增强型语言模型（Retrieval-Augmented Language Models, RA-LMs）作为下一代语言模型的解决方案，以克服现有参数化语言模型（Parametric LMs）的局限性。主要内容包括：
- 问题阐述：论文指出参数化LMs在实际应用中面临的挑战，如幻觉、适应性差、缺乏可验证性、退出特定序列的困难、计算成本高和模型规模大。
- RA-LMs的优势：提出RA-LMs通过在推理时结合大规模数据存储库，可以减少事实错误、提供更好的归因、灵活地选择序列、适应新分布，并提高参数效率。
- 现有RA-LMs的局限性：尽管RA-LMs有潜力，但它们在知识密集型任务之外的应用受限，主要因为它们难以利用超出知识密集型任务的有用文本，检索和LM组件之间的交互有限，且缺乏扩展基础设施。
- 发展路线图：论文提出了一个发展RA-LMs的路线图，包括重新考虑数据存储库和检索器、探索改进检索器与LM互动的管道、以及投资于高效训练和推理的基础设施。
- 挑战与解决方案：论文识别了RA-LMs面临的挑战，并提出了相应的解决方案，如改进检索的相关性定义、开发新的架构设计、优化端到端训练技术、以及建立标准化和开源的RA-LMs实现。
- 未来研究方向：论文鼓励研究社区在RA-LMs的架构、训练方法和基础设施方面进行深入研究，以实现其在更广泛任务和领域的应用。
总的来说，这篇论文为RA-LMs的发展提供了一个全面的框架，并强调了跨学科合作在推动这一领域进步中的重要性。
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